人工智能|我们不要自然地愚昧，我们要人工地智能( 二 )
主持人（李梦平 ， 微软中央市场部数字营销经理）：众所周知 ， AI技术是60多年前开始研发的 ， 为什么近两年才在企业界和个人生活里出现的越来越多 ， 这背后的价值和驱动点是什么？具象到应用场景来看 ， AI的价值是什么？
徐明强（微软全渠道事业部首席技术官）：从企业最关键的业务模式、运营模式来看 ， 现在大家都遇到了一定的瓶颈 。 尤其是运营模式 ， 规模化效应已经到了瓶颈 。 无论是成本、开销这些东西 ， 它总有一个平衡点 。 企业现在不得不从流程关键的路径来看哪些节点是主要瓶颈 。
之后我们就会发现 ， 因为人类的视觉、听觉、语言理解能力有局限和偏差 ， 导致很多标准化流程发生问题 。
正好此时AI在视觉、听觉、语义理解上有相当大的突破 ， 可以在一定程度上取代重复繁杂的劳动 。
这就意味着当公司业务增大时 ， 企业不需要通过多招人来提升产能 。 真正在做数据化转型 ， 把AI应用得好的公司 ， 你会发现它们在云上资源用量就上去了 ， 因为它实现了流程数字化 ， 这是一部分 。
另外一部分 ， 如果一个公司实现了流程数字化 ， 那么它们就是真正的在用数据做机器学习 ， 并由此来帮助其后端不断地优化整个流程 。
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这些公司 ， 在关键路径上排除了人为干扰因素 ， 实现了前所未有的可扩展性和学习、更新能力 。 这些都是企业想要进一步发展 ， 提高运营效率的必经之路 。
主持人（李梦平 ， 微软中央市场部数字营销经理）：徐博士刚刚的分享 ， 说到了商业的本质 ， 企业永远在追求降本增效、增加利润 。 在这样的时代 ， 我们可以用到的一个工具是AI 。 那么请问丁老师 ， 为什么这个时候 ， AI会成为大家考虑的一个工具呢？
丁磊（人工智能首席科学家）：首先 ， 大家可以想一想 ， 比如我们要从事AI方面工作 ， 或者做AI方面的项目 ， 会有哪几个要素？
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一是数据 ， 没有数据没办法进行AI的应用 。
二是模型 ， AI模型类似于人脑的结构 ， 它可以是一个程序 ， 起的作用类似于人脑某一方面的功能 。
三是算力 ， 现在无论是传统CPU架构 ， 还是GPU架构 ， 包括其它混合式的架构 ， 都越来越成熟 ， 算力支撑着数据和模型的运算 。
四是业务模式 ， 如果没有业务模式那就不可能有AI落地 。
现在有各种各样创新的业务模式 ， 在互联网上 ， 我们可以做各种各样新业务 ， 比如申请贷款等等 。
放到20年前 ， 这些模式完全不存在 ， 也就没办法运用相关的AI成果 。 正因为有了这些业务模式不停地创新、迭代 ， 对AI的应用也提出了越来越大的需求 。
总结来说 ， 数据、模型、算力、业务模式/业务场景 ， 这四个要素都不是新的东西 。
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这四个要素每一个都不是绝对地新 ， 甚至有些时间已经很长 。 但这四个要素结合在一起在历史上我认为是一个比较新的事 ， 最近几年 ， 数据、模型、算力、应用场景在某些项目中（还不是所有） ， 都实现了初步的打通 。
我们看到AI能够越来越多的惠及普通大众 ， 惠及很多产业的新落地方向 。 这些都离不开这四个要素的紧密结合 。
主持人（李梦平 ， 微软中央市场部数字营销经理）：顾卿华老师 ， 就AI的价值以及AI又成为热潮这两件事 ， 您怎么看？
顾卿华（安永咨询服务合伙人）：为什么企业会做这件事？价值到底在哪呢？
我们也有一些初步的分析和理解 ， 从外因角度来讲 ， 数字化转型是现在的大趋势 ， 国家层面、企业层面都在推动数字化转型 。
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